Đại lý bán hàng AI | Các trường hợp sử dụng, ngành công nghiệp và công cụ hàng đầu

Tạo khách hàng tiềm năng

Tạp chí Harvard Business Review phát hiện rằng việc sử dụng AI trong bán hàng có thể tăng lượng khách hàng tiềm năng lên 50% .

Hoạt động như 'cỗ máy tìm kiếm khách hàng tiềm năng' 24/7, chatbot tạo khách hàng tiềm năng sử dụng AI đàm thoại và quy trình làm việc của tác nhân để thu hút khách hàng tiềm năng, đánh giá họ và tích hợp thông tin của họ vào quy trình bán hàng. 

Vì vậy, trên trang web của một cửa hàng quần áo trực tuyến, các đại lý này có thể:

• Chào đón khách bằng một thông điệp thân thiện như, 'Bạn đang tìm kiếm thứ gì đó cụ thể? Hãy để tôi giúp!'
• Thu thập thông tin chi tiết của khách hàng như địa chỉ email, kiểu dáng yêu thích hoặc kích cỡ.
• Sử dụng thông tin này để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm, tạo ra con đường chuyển đổi dễ dàng hơn.

Cá nhân hóa các đề xuất

Giống như người mua sắm cá nhân, các nhân viên bán hàng AI đưa ra các gợi ý phù hợp dựa trên những gì khách hàng đã duyệt, mua hoặc thích trước đó. 

Trang web của cửa hàng quần áo có thể gợi ý trang phục dựa trên những gì khách hàng đã duyệt hoặc mua trước đó và nói rằng, 'Tôi thấy bạn thích chiếc áo khoác đỏ, sao bạn không kết hợp nó với đôi bốt đen này?'

Họ có thể trò chuyện một cách tự nhiên, hướng dẫn khách hàng đến đúng sản phẩm và điều chỉnh các khuyến nghị trong suốt cuộc trò chuyện. 

Marcus Chan, Chủ tịch kiêm Nhà sáng lập của Venli Consulting Group, đã tóm tắt một cách hoàn hảo: " AI đưa ra hướng dẫn rất cá nhân và chính xác, chúng tôi luôn đưa ra các giải pháp phù hợp nhất — không cần phải thúc đẩy."

Trả lời câu hỏi

Xử lý các yêu cầu của khách hàng là một lĩnh vực khác mà các đại lý bán hàng AI có ích. Họ phản hồi ngay lập tức các yêu cầu của khách hàng, cung cấp thông tin nhanh chóng và chính xác về sản phẩm, dịch vụ hoặc chính sách. 

Một nhân viên bán hàng AI có thể:

• Trả lời những câu hỏi như, 'Bạn có chiếc váy này cỡ 6 không?' hoặc 'Giao hàng mất bao lâu?'
• Kiểm tra tình trạng còn hàng và trả lời: 'Có, váy này có size 6'.
• Cung cấp thông tin cập nhật tức thời về chính sách vận chuyển, ví dụ: 'Vận chuyển tiêu chuẩn mất 3-5 ngày làm việc'.

Theo dõi 

Các tác nhân AI gửi lời nhắc về giỏ hàng bị bỏ quên, ưu đãi khuyến mại hoặc cuộc họp đã lên lịch để thu hút lại khách hàng tiềm năng.

Nếu khách hàng để quên sản phẩm trong giỏ hàng, AI có thể gửi tin nhắn thân thiện như 'Bạn đã để quên chiếc áo khoác yêu thích, hãy hoàn tất giao dịch mua ngay và được giảm giá 10%!' 

Đóng giao dịch

Họ hướng dẫn khách hàng qua kênh bán hàng, từ khi tìm hiểu thông tin ban đầu cho đến khi mua hàng cuối cùng, giảm thiểu sự cản trở trong quá trình mua hàng.

Ví dụ, sau khi khách hàng chọn sản phẩm và yêu cầu hỗ trợ, nhân viên có thể nói, 'Lựa chọn tuyệt vời! Để tôi hướng dẫn bạn quy trình thanh toán nhanh.' 

Chi phí cho các giải pháp AI khởi đầu

Nếu bạn muốn thử nghiệm với một tác nhân AI cho doanh nghiệp nhỏ của mình và chỉ cần một cách đơn giản để bắt đầu với AI, bạn có thể tìm thấy các gói cơ bản miễn phí hoặc mở rộng lên đến 30-90 đô la dollars một tháng. 

Các tùy chọn khởi động này thường cung cấp các chức năng tự động hóa cơ bản và phân tích nhẹ. Đây là cách tuyệt vời để dùng thử AI mà không tốn nhiều chi phí.

Chi phí của các giải pháp AI tầm trung

Nếu bạn đang tìm kiếm thứ gì đó nâng cao hơn một chút, các gói AI tầm trung thường có giá từ 200 đến 1.000 đô la mỗi tháng, tùy thuộc vào các tính năng đi kèm. 

Các gói này thường hỗ trợ các trường hợp sử dụng nâng cao hơn như quy trình làm việc tùy chỉnh, phân tích sâu hơn, tích hợp với các công cụ của bên thứ ba và giới hạn sử dụng cao hơn.

Chi phí giải pháp AI doanh nghiệp

Về phía doanh nghiệp, giá thường bắt đầu từ 15.000 đô la một năm và tăng lên dựa trên quy mô và nhu cầu tùy chỉnh. 

Các gói này thường bao gồm những nội dung như phân tích nâng cao, nhật ký kiểm tra, SLA tùy chỉnh và hỗ trợ thực hành từ các chuyên gia kỹ thuật.

1. Xác định mục tiêu rõ ràng

Bước đầu tiên trong việc xây dựng một nhân viên bán hàng AI là quyết định chính xác nhiệm vụ của nó.

Một phạm vi rõ ràng đóng vai trò như bản thiết kế cho đại lý của bạn: định hình những năng lực cần có và cách thức phù hợp với quy trình bán hàng.

Các đại lý bán hàng AI có thể đảm nhiệm nhiều vai trò khác nhau, tùy thuộc vào cấu trúc và mục tiêu của nhóm bán hàng. Một số ví dụ bao gồm:

• Một trợ lý gửi tin nhắn cá nhân qua email hoặc các nền tảng nhắn tin như WhatsApp , tự động theo dõi và nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng cho đến khi họ sẵn sàng nói chuyện với đại diện
• Một phi công phụ của đại diện bán hàng đưa ra những hiểu biết sâu sắc về giao dịch có liên quan, theo dõi sự tham gia của khách hàng tiềm năng, đề xuất các bước tiếp theo và tự động ghi chú trong các cuộc gọi hoặc trò chuyện
• Người quản lý đường ống theo dõi tình trạng giao dịch, đánh dấu các cơ hội có nguy cơ và đồng bộ hóa với CRM để đảm bảo không có khách hàng tiềm năng nào bị bỏ sót

Trong môi trường phức tạp hơn, một tác nhân AI có thể thực hiện kết hợp các nhiệm vụ này, đóng vai trò vừa là trợ lý trực tiếp với khách hàng vừa là người hỗ trợ bán hàng hậu trường.

2. Chọn một nền tảng

Sau khi đã đặt ra mục tiêu, bước tiếp theo là chọn một nền tảng thực sự có thể hỗ trợ mục tiêu đó.

Một số câu hỏi quan trọng cần đặt ra khi bạn khám phá các nền tảng khác nhau bao gồm: 

• Nền tảng này có cho phép tôi tự động hóa các tác vụ không?
• Nền tảng này có thể kết nối với khách hàng tiềm năng trên nhiều kênh không?
• Nền tảng này có cung cấp các công cụ phân tích tích hợp không? 
• Nền tảng này có thể tích hợp với những bên thứ ba nào?

Cuối cùng, hãy đảm bảo chọn một nền tảng phù hợp với cả nhu cầu hiện tại và sự phát triển trong tương lai. Điều này cho phép bạn mở rộng quy mô mà không cần phải bắt đầu lại khi quy trình bán hàng của bạn phát triển.

3. Xây dựng Agent

Khi nền tảng đã sẵn sàng, đã đến lúc xây dựng nhân viên bán hàng AI của bạn.

Đảm bảo rằng nó được đào tạo dựa trên dữ liệu và tình huống bán hàng thực tế, chẳng hạn như:

• Dẫn dắt các cuộc trò chuyện về trình độ chuyên môn giữa các cá nhân khác nhau
• Những phản đối và phản bác phổ biến đối với các sản phẩm cụ thể
• Chuỗi theo dõi qua email và trò chuyện được thiết kế riêng cho từng giai đoạn giao dịch
• Vị trí sản phẩm và các yếu tố cạnh tranh khác biệt

Kết nối đại lý với các cơ sở kiến thức, sổ tay bán hàng và thư viện xử lý phản đối. Điều này đảm bảo rằng đại lý phản hồi chính xác trong các cuộc trò chuyện bán hàng thực tế.

Nhân viên càng hiểu rõ về sản phẩm và hành trình của khách hàng thì sẽ càng hữu ích.

4. Tích hợp với các công cụ bán hàng cốt lõi

Để một nhân viên bán hàng AI thực sự hiệu quả, nó phải tích hợp với công nghệ bán hàng của bạn stack .

Các tích hợp chính bao gồm CRM và nền tảng hỗ trợ bán hàng.

Những kết nối này đảm bảo tác nhân có thể hoạt động trôi chảy trong quy trình công việc hiện có, đưa ra thông tin phù hợp vào đúng thời điểm.

5. Kiểm tra và tinh chỉnh

Các cuộc trò chuyện bán hàng không phải lúc nào cũng có thể dự đoán được và sai sót có thể khiến bạn mất hợp đồng.

Chạy mô phỏng và các tình huống ngoại lệ để kiểm tra hiệu suất của AI.

Điều này có thể bao gồm:

• Trả lời những phản đối bất thường hoặc các câu hỏi cấp bách liên quan đến ngân sách.
• Xử lý các chu kỳ bán hàng dài với nhiều bên liên quan và nhiều thời điểm ra quyết định.
• Quản lý hoạt động tiếp cận với khối lượng lớn trong quá trình ra mắt chiến dịch.

Sử dụng thử nghiệm A/B và môi trường thử nghiệm để tinh chỉnh tông giọng và thời gian.

6. Triển khai và giám sát hiệu suất

Khi đã hoạt động, hãy theo dõi hiệu suất của bot bằng cách sử dụng công cụ phân tích .

Một số số liệu quan trọng cần theo dõi sau khi ra mắt:

• Những ý định phổ biến nhất
• Các nút có tỷ lệ bỏ cuộc cao
• Những cụm từ lặp lại gây ra sự thất bại
• Thời gian mỗi buổi học/tỷ lệ thành công

Mẹo chuyên nghiệp : Tạo "Nhật ký cải thiện Bot". 

Tôi khuyên bạn nên xem lại nhật ký này hai tuần một lần. Theo dõi các bản cập nhật và tác động của chúng. Đào tạo lại khả năng nhận dạng ý định của bạn khi các mẫu mới xuất hiện. 

1. Botpress

Botpress là một nền tảng mạnh mẽ, linh hoạt để xây dựng các đại lý bán hàng được hỗ trợ bởi AI và LLM - giải pháp hướng đến. Được thiết kế cho các nhà phát triển và doanh nghiệp, giải pháp này kết hợp khả năng thích ứng với các tính năng tiên tiến như hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU), khả năng đa ngôn ngữ và hỗ trợ đa kênh.

Với Botpress , người dùng có thể tạo ra các tác nhân bán hàng AI có khả năng tùy chỉnh và mở rộng cao, phù hợp với nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm tạo khách hàng tiềm năng, tự động hóa bán hàng và thu hút khách hàng.

Các tác nhân này tích hợp liền mạch với các công cụ như CRM, nền tảng tiếp thị và hệ thống bán vé, khiến chúng trở thành lựa chọn lý tưởng cho các doanh nghiệp muốn nâng cao quy trình bán hàng của mình.

2. HubSpot 

HubSpot cung cấp nền tảng CRM toàn diện với các đại lý bán hàng AI tích hợp được thiết kế cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Các đại lý này xuất sắc trong việc đánh giá khách hàng tiềm năng, lên lịch họp và tự động hóa các tác vụ thường lệ, đồng thời tích hợp liền mạch với CRM để hợp lý hóa quy trình bán hàng.

3. Zoho SalesIQ

Zoho SalesIQ được thiết kế riêng cho việc tạo khách hàng tiềm năng và thu hút khách hàng. Zoho SalesIQ có tính năng theo dõi khách truy cập theo thời gian thực, phản hồi trò chuyện tự động và phân tích mạnh mẽ để tối ưu hóa chiến lược bán hàng.

4. Trí tuệ nhân tạo Freddy của Freshworks

Được phát triển bởi Freshworks, Freddy AI hỗ trợ toàn bộ quy trình bán hàng. Nó cung cấp thông tin chi tiết do AI thúc đẩy, tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và tích hợp với nhiều kênh truyền thông khác nhau để tăng cường tương tác với khách hàng.

5. Einstein của Salesforce

Salesforce Einstein là một nền tảng hỗ trợ AI cung cấp khả năng tự động hóa cấp doanh nghiệp. Nó cung cấp phân tích dự đoán, trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa và tích hợp sâu với Salesforce CRM để quản lý bán hàng toàn diện.

1. Sự khác biệt giữa nhân viên giọng nói AI và nhân viên bán hàng AI là gì?

Các nhân viên hỗ trợ giọng nói AI trò chuyện với khách hàng bằng giọng nói, như qua điện thoại hoặc loa thông minh, trong khi các nhân viên bán hàng AI thường tương tác qua trò chuyện hoặc văn bản, mặc dù một số công cụ hiện nay kết hợp cả hai.

2. Làm thế nào để các tác nhân AI cân bằng giữa tự động hóa và trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa?

Họ sử dụng dữ liệu như lịch sử duyệt web hoặc các giao dịch mua trước đây để điều chỉnh phản hồi, vì vậy, mặc dù được tự động hóa, bạn vẫn có cảm giác như đang nhận được sự trợ giúp trực tiếp.

3. Những loại mô hình AI nào thường được sử dụng để hỗ trợ các tác nhân này?

Hầu hết sử dụng sự kết hợp giữa xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) , mô hình ngôn ngữ lớn ( LLMs ) và đôi khi là máy học để ra quyết định và cá nhân hóa.

4. Tiêu chuẩn chung để cải thiện tỷ lệ chuyển đổi khi sử dụng nhân viên bán hàng AI là gì?

Tùy theo ngành mà tỷ lệ chuyển đổi có thể khác nhau, nhưng các doanh nghiệp thường thấy tỷ lệ chuyển đổi tăng 15–30%, đặc biệt là khi các đại lý được đào tạo bài bản và hòa nhập vào quy trình bán hàng.

5. Nhân viên bán hàng AI cần được cập nhật thường xuyên như thế nào?

Trong điều kiện lý tưởng, bạn sẽ điều chỉnh chúng thường xuyên, có thể là hàng tháng hoặc hàng quý, để tinh chỉnh các cuộc trò chuyện, thêm các câu hỏi thường gặp mới và phù hợp với các chiến dịch hoặc sản phẩm đang thay đổi.